将谷歌张量处理器 (TPU) 与英伟达、AMD Instinct MI 以及亚马逊 Tranium 和 Inferentia 进行比较，用于人工智能训练和推理

人工智能工作负载需要功能强大的处理器来高效处理复杂的计算。在选择用于人工智能训练和推理的硬件时，了解每款处理器的优势和特性至关重要。本文对比了谷歌 Tensor Processor、英伟达 GPU、AMD Instinct MI 系列以及亚马逊的 Tranium 和 Inferentia 芯片，重点介绍了它们的关键特性、最佳应用场景和供货情况，以帮助您选择最适合您人工智能项目的处理器。

Google 张量处理器概述

谷歌的张量处理单元（TPU）是一款专为机器学习工作负载定制的专用集成电路（ASIC）。它专注于高效地加速神经网络的训练和推理。

主要特点

• 矩阵乘法单元针对大规模张量运算进行了优化。

• 支持bfloat16精度，兼顾速度和准确度。

• 与 TensorFlow 集成，实现无缝软件兼容性。

• 训练和推理任务均具有高吞吐量。

• 旨在扩展到数据中心中的多个 TPU 设备。

  
  

专业功能

Google TPU 擅长矩阵乘法，而矩阵乘法是深度学习模型的核心。它的架构能够最大限度地降低延迟，并最大限度地提高 Transformer 和卷积神经网络等模型的吞吐量。

最佳应用案例

• 在云环境中进行大规模人工智能训练。

• 为谷歌搜索和翻译等服务提供实时推理。

• 需要使用 TensorFlow 进行快速实验的研究项目。

  
  

可用性

Google TPU 主要通过 Google Cloud Platform 提供，企业和开发者可以通过云服务访问该平台。Google TPU 物理硬件不单独出售，不用于本地部署。

用于人工智能的英伟达GPU

英伟达凭借其GPU产品线，一直是AI硬件领域的领导者，其中包括专为AI工作负载设计的A100和H100型号。

主要特点

• 利用数千个 CUDA 核心进行大规模并行处理。

• 支持混合精度（FP16、INT8）以加速训练和推理。

• 专为深度学习矩阵运算而设计的张量核心。

• 包含 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 在内的广泛软件生态系统。

• 能够灵活处理人工智能以外的各种工作负载。

  
  

专业功能

英伟达GPU功能多样，不仅能处理人工智能任务，还能胜任图形和高性能计算任务。Tensor Core可显著提升神经网络中至关重要的矩阵运算性能。

最佳应用案例

• 人工智能研发需要灵活的硬件。

• 训练具有混合精度的大型模型。

• 边缘设备和数据中心中的推理。

• 将人工智能与可视化或模拟相结合的工作负载。

  
  

可用性

英伟达GPU通过云服务提供商、OEM厂商和零售渠道广泛供应。它们是云端和本地AI部署的常用选择。

AMD Instinct MI 系列

AMD 的 Instinct MI GPU 面向高性能计算和 AI 工作负载，并注重开放标准。

主要特点

• 采用CDNA架构，计算吞吐量高。

• 支持 FP16、BFLOAT16 和 INT8 精度。

• ROCm 是一款用于人工智能和高性能计算的软件平台。

• 为数据密集型任务提供大内存带宽。

• 适用于数据中心的节能设计。

  
  

专业功能

Instinct MI GPU 强调开源软件兼容性和能效。它们支持多种 AI 精度，并针对高性能计算 (HPC) 和 AI 融合进行了优化。

最佳应用案例

• 在有利于开源工具的环境下进行人工智能训练。

• 科学计算与人工智能工作负载相结合。

• 寻求对 Linux 系统有强大支持的英伟达替代方案的组织。

  
  

可用性

AMD Instinct MI GPU 可通过部分 OEM 厂商和云服务提供商购买，但与 Nvidia 相比，其市场份额较小。

Amazon Tranium 和 Inferentia

亚马逊开发了两款定制芯片来加速 AWS 上的 AI 工作负载：Tranium 用于训练，Inferentia 用于推理。

Tranium 的主要特点

• 专为深度学习模型的高吞吐量训练而设计。

• 支持混合精度，以平衡速度和准确性。

• 与AWS基础设施紧密集成。

  
  

推理的关键特征

• 针对低延迟、高吞吐量推理进行了优化。

• 支持 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等流行框架。

• 大规模低成本推理。

  
  

专业功能

Tranium 专注于加速 AWS 上的训练作业，而 Inferentia 则专注于低延迟和高性价比的推理工作负载。

最佳应用案例

• 使用 AWS 进行 AI 训练和推理的企业。

• 对成本敏感且需要可扩展性的推理工作负载。

• 应用程序与 AWS 服务紧密集成。

  
  

可用性

这两款芯片均仅通过 AWS 云服务提供，不作为独立硬件提供。

并排比较处理器

特征	Google TPU	英伟达GPU	AMD Instinct MI	亚马逊 Tranium/Inferentia
建筑学	用于机器学习的定制ASIC	带 Tensor Core 的 GPU	采用 CDNA 架构的 GPU	为 AWS AI 定制的 ASIC
精准支持	bfloat16，FP32	FP16、INT8、FP32	FP16、bfloat16、INT8	混合精度
软件生态系统	TensorFlow 优化	CUDA、TensorRT、broad	ROCm，专注于开源	AWS 框架支持
最适合	大规模训练与推理	灵活的AI和HPC工作负载	开源人工智能与高性能计算	AWS云AI工作负载
可用性	仅限 Google Cloud	广泛供应	选择 OEM 和云服务提供商	仅限 AWS 云

选择合适的处理器

• Google TPU适合那些在 TensorFlow 和基于云的 AI 项目上投入巨资，需要快速训练和推理的组织。

• Nvidia GPU提供最大的灵活性和最广泛的生态系统，是各种 AI 工作负载和混合用例的理想选择。

• AMD Instinct MI吸引那些喜欢开源软件和节能型硬件进行人工智能和高性能计算的用户。

• Amazon Tranium 和 Inferentia最适合希望获得集成、经济高效的 AI 加速而无需管理硬件的 AWS 用户。

  
  

每款处理器都有其独特的优势。您的选择取决于您的软件栈、预算、部署偏好和工作负载类型。

最后想说的话

选择合适的AI处理器会影响性能、成本和开发速度。Google TPU提供强大的TensorFlow优化加速，但仅限于Google Cloud平台。Nvidia GPU仍然是最通用的选择，拥有广泛的软件支持和良好的可用性。AMD Instinct MI为开源和高性能计算（HPC）用户提供了一个强有力的替代方案。亚马逊的Tranium和Inferentia则为AWS客户提供专门的云原生解决方案。